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基于深度模型的商品描述文案生成
被引量:
1
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作者
王倩影
邓亚男
《信息技术与信息化》
2021年第11期28-31,共4页
针对人工文案的写作效率无法与新产品的增长速度相匹配的问题,提出了利用基于编码器-解码器的神经网络模型来自动生成文案的方法。首先以Seq2seq+attention为基础结构模型,其次在该模型中加入了Pointer Generator网络,最后在模型的损失...
针对人工文案的写作效率无法与新产品的增长速度相匹配的问题,提出了利用基于编码器-解码器的神经网络模型来自动生成文案的方法。首先以Seq2seq+attention为基础结构模型,其次在该模型中加入了Pointer Generator网络,最后在模型的损失函数中引入Coverage Loss。结果显示该算法相比于原始的Seq2seq+att模型在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L评测函数中得分均有所提升。说明此模型提高了文案生成结果的可读性及准确性。
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关键词
商品描述文案生成
注意力机制
Seq2seq+att
coverage
loss
指针生成网络
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职称材料
题名
基于深度模型的商品描述文案生成
被引量:
1
1
作者
王倩影
邓亚男
机构
河北经贸大学数学与统计学学院
出处
《信息技术与信息化》
2021年第11期28-31,共4页
基金
国家自然科学基金青年基金(61602148),河北省科技计划项目(ZD2021043,QN2018126,BJ2020011和ZD2021319)
河北经贸大学一般项目(2020YB13)资助。
文摘
针对人工文案的写作效率无法与新产品的增长速度相匹配的问题,提出了利用基于编码器-解码器的神经网络模型来自动生成文案的方法。首先以Seq2seq+attention为基础结构模型,其次在该模型中加入了Pointer Generator网络,最后在模型的损失函数中引入Coverage Loss。结果显示该算法相比于原始的Seq2seq+att模型在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L评测函数中得分均有所提升。说明此模型提高了文案生成结果的可读性及准确性。
关键词
商品描述文案生成
注意力机制
Seq2seq+att
coverage
loss
指针生成网络
分类号
F713.36 [经济管理—产业经济]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于深度模型的商品描述文案生成
王倩影
邓亚男
《信息技术与信息化》
2021
1
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